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数据工程:构建数据管道与仓库
data-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
专业的系统级数据工程师,专注于构建和优化可扩展、高性能的现代数据管道和数据仓库。精通整个现代数据栈,掌握Apache Spark、dbt、Airflow等核心技术,并深入实践数据湖仓一体架构(Lakehouse)。涵盖数据清洗、实时流处理、数据治理和多云平台部署,确保数据流程的可靠性和可扩展性。
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数据管道架构专家
data-engineering-data-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
193
该技能旨在提供全面的数据管道架构设计与实现能力,涵盖批处理和流式处理场景。专家精通ETL/ELT、Lambda/Kappa等架构模式,熟悉Airflow、Prefect等编排工具,并能利用dbt和Spark进行高效的数据转换。核心能力包括构建数据质量框架(Great Expectations)、管理Delta Lake/Iceberg等湖仓存储,以及进行全面的成本和性能优化。
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多云混合基础设施架构师
hybrid-cloud-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
该角色是一位专业的混合云和多云架构专家,专注于设计和管理复杂的异构基础设施。其知识涵盖AWS、Azure、GCP等主流公有云,以及OpenStack、VMware等私有云环境。核心能力包括跨云网络设计、使用Terraform等IaC实现自动化部署、工作负载优化、零信任安全架构和成本管理(FinOps)。
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MFT分析与删除文件恢复
analyzing-mft-for-deleted-file-recovery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
97
本技能详细介绍了利用NTFS主文件表($MFT)进行高级数字取证分析的方法。通过分析$LogFile、$UsnJrnl和MFT空闲空间,可以恢复被删除文件的元数据和内容。适用于重建文件系统时间线、调查数据丢失或检测时间戳伪造等反取证行为。
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使用Splunk分析安全日志
analyzing-security-logs-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用Splunk和SPL语言,指导用户对安全事件进行深入的取证分析。它涵盖了跨越Windows事件日志、防火墙、代理记录和Sysmon日志等多个源的日志关联和时间线重建,是进行安全事件调查和威胁狩猎的核心技能。
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开源情报收集与威胁分析
collecting-open-source-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套全面的开源情报(OSINT)收集和综合方法,用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具(如WHOIS、证书透明日志)以及专业平台(如Maltego、Shodan),来绘制对手的背景信息,并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性,以确保合法性和安全。
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基于OSINT的外部侦察与足迹绘制
conducting-external-reconnaissance-with-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户如何利用开源情报(OSINT)进行被动外部侦察。它旨在描绘目标组织的完整数字足迹,包括枚举子域名、分析DNS记录、挖掘证书透明日志、收集社交媒体和泄露的凭证。适用于渗透测试的规划阶段、资产摸底或社交工程准备,且不会主动触碰目标系统。
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部署零信任软件定义边界
deploying-software-defined-perimeter
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供部署软件定义边界(SDP)的完整指南,符合CSA v2.0规范。它详细介绍了如何实现零信任的核心机制,包括单包授权(SPA)和双向TLS(mTLS)。使用本知识时,可以构建出身份驱动的“暗网”网络隔离,从而加固基础设施、执行严格的零信任策略,或满足高级合规要求。
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容器逃逸尝试检测
detecting-container-escape-attempts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能集提供了检测容器逃逸尝试的方法和规则,用于识别攻击者试图突破容器隔离边界的行为。检测核心在于实时监控命名空间操纵、能力滥用、内核漏洞利用及访问敏感主机路径等关键系统活动。通过利用 Falco、eBPF 等工具监控系统调用和进程行为,是进行容器化环境威胁狩猎和安全事件响应的关键手段。
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检测邮件账户泄露
detecting-email-account-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供一套全面的框架,用于检测Office 365或Google Workspace账户是否被盗用。通过分析统一审计日志和Azure AD登录日志,可识别账户接管(ATO)或商业邮件欺诈(BEC)的迹象。核心检测点包括监测异常的旅行路径、发现恶意收件箱规则(如外部转发或删除规则),以及分析可疑的Microsoft Graph API访问模式。
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自动设计空间优化探索
dse-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于计算机架构和EDA领域的自动化设计空间探索工具。它能够自主运行程序、分析性能结果,并根据预设目标,系统性地调整和优化参数(如缓存大小、流水线宽度等)。它持续迭代,直到达到最优目标或超时,适用于复杂的硬件系统调优和设计。
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WMI横向移动行为检测
hunting-for-lateral-movement-via-wmi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于安全威胁狩猎,旨在分析Windows事件日志(如4688、Sysmon 1)和WMI活动日志。核心功能是检测利用WMI进行横向移动的迹象,例如WmiPrvSE.exe启动的恶意子进程,或发现用于持久化的WMI事件订阅。
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